6 SİGMA VE UYGULAMASI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "6 SİGMA VE UYGULAMASI"

Transkript

1 T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI 6 SİGMA VE UYGULAMASI Ali ASLAN YÜKSEK LİSANS PROJESİ KAHRAMANMARAŞ HAZİRAN

2 T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI 6 SİGMA VE UYGULAMASI Yrd. Doç. Dr. Salih YEŞİL Ali ASLAN YÜKSEK LİSANS PROJESİ KAHRAMANMARAŞ HAZİRAN 2007

3 KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI 6 SİGMA VE UYGULAMASI Ali ASLAN YÜKSEK LİSANS PROJESİ Kod No : Bu Tez 21/06/2007 Tarihinde Aşağıdaki Jüri Üyeleri Tarafından Oy Birliği ile Kabul Edilmiştir. Yrd. Doç. Dr. Salih YEŞİL Doç. Dr. Hakan ALTINTAŞ Yrd. Doç. Dr. Mustafa TAŞLIYAN DANIŞMAN ÜYE ÜYE Yukarıdaki imzaların adı geçen öğretim üyelerine ait olduğunu onaylarım. Prof. Dr. Ahmet Hamdi AYDIN Enstitü Müdür Vekili Not: Bu tezde kullanılan özgün ve başka kaynaktan yapılan bildirişlerin, çizelge, şekil ve fotoğrafların kaynak gösterilmeden kullanımı, 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunundaki hükümlere tabidir.

4 KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI ÖZET YÜKSEK LİSANS PROJESİ 6 SİGMA VE UYGULAMASI Ali ASLAN DANIŞMAN Yıl Jüri : Yrd. Doç. Dr. Salih YEŞİL : 2007, Sayfa:75 : Yrd. Doç. Dr. Salih YEŞİL Doç. Dr. Hakan ALTINTAŞ Yrd. Doç. Dr. Mustafa TAŞLIYAN Küreselleşen ekonomide yönetici ve liderlerin önlerindeki en büyük problem nasıl başarılı olunacağı? değil nasıl başarılı kalınacağı? dır. Günümüz iş dünyası şirketlerin, liderlerin, ürünlerin hatta endüstrilerin 15 dakikalık şöhret hikayelerine alışmıştır. Kelime anlamı olarak sigma, sürecin müşteri beklentilerini karşılayacak mükemmellikten ne kadar uzakta olduğunu gösteren istatistiksel bir terimdir. Milyonda 3,4 hataya denk bir performans düzeyini ifade eden Altı Sigma zamanla bunu gerçekleştirmeye yönelik vizyonu ve sistemi de anlatan bir terim haline gelmiştir. En geniş anlamıyla Altı Sigma yı, müşteri ihtiyaçlarını kusursuza yakın bir düzeyde karşılama, daha fazla müşteri tatmini, karlılık ve rekabetçi pozisyon için kültürel değişim gayreti olarak tanımlamak mümkündür. Altı Sigma düzeyi, müşteri ihtiyaçlarının yakından anlaşılması, olayların, verilerin ve istatistiksel analizlerin sistematik kullanımı, ana süreçlerin yönetimi, iyileştirilmesi ve tekrar yapılandırılması ile sağlanır. Altı Sigma çoğu kez mühendis ve istatistikçiler tarafından ürün ve süreçlerin mükemmelleştirilmesi için kullanılan teknik bir yöntem olarak algılanır; ancak temelde iş başarısını sağlamak, sürdürmek ve maksimize etmek için kullanılabilecek kapsamlı ve esnek bir çalışma sistemdir. İstatistik bu sistemin en önemli öğesidir. Çünkü sezgilerin bizi yanlış yönlere sürükleyebileceği durumlarda istatistiksel analiz doğruyu bulmamızı sağlar. Altı Sigma uygulayan şirketlerde verimsizlik yaratan ve sigma seviyesinin düşmesine sebep olan problemler iyileştirme projelerini tetikler. Bu projeler Kara Kuşaklar önderliğindeki takımlar tarafından hedeflerine ulaştırılır. Birer problem çözme ve veriye dayalı karar verme uzmanı olarak yetiştirilen Kara Kuşaklar üstün yetenekleri ve bilgileri sayesinde değişim yönetiminin öncülüğünü yaptıkları gibi geleceğin yönetici kadrosunu da oluştururlar. İyileştirme takımı üyelerine ise Yeşil Kuşak adı verilir. Yeşil Kuşaklar temel ölçüm/analiz yöntemleri ve bu analizler sırasında kullanacakları bilgisayar yazılımları konusunda yetiştirilirler. Anahtar Kelimeler: Altı Sigma, Six Sigma, TÖAİK, MFBH, Kara Kuşak i

5 DEPARTMENT OF BUSINESS ADMINISTRATION INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE UNIVERSITY OF KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ABSTRACT MA THESIS 6 SİGMA AND ITS EXECUTION Ali ASLAN SUPERVISOR : Assit. Prof. Dr. Salih YEŞİL Year : 2007, Pages: 75 Jury : Assit. Prof. Dr. Salih YEŞİL Assoc. Prof. Dr. Hakan ALTINTAŞ Assit. Prof. Dr. Mustafa TAŞLIYAN The problem that the leaders and administrators are facing in globalizing economys is, not How to success, but more of How to stay succeeded. Present business world is tough familiar with 15 Minutes of Success stories of companies, leaders and also industries. Word meaning of sigma is, a statistical term that indicates how far is the process from excellence that meets the expections of the customer. While Six Sigma was means a performance level equal to 3.4 ppm error ratio, it became a term that describes the method and system which intends reaching this performance. It s possible to describe Six Sigma as meeting customer needs nearly perfect, more of customer indemnification, an effort of cultural reform for productivity and challenge, as it s most wide meaning. Six Sigma level is maintained while understanding customer needs, while using systematically events, datas and statistical analysis, and managing, improving and reforming the processes. In most, Six Sigma is perceived by engineers and statisticians as a technical method to make excellent the products and processes; but in principal, it is a detailed and flexible work system to obtain, to maintain and to maximize the success of the job. Statistics is the most important element of this system, because it keeps us to the right when our perceptions are about to canalize us to wrong directions. The problems which causes inefficiency and low sigma levels in companies using Six Sigma trigger improvement projects. These projects are to keep up to their goals by the teams leaded by Black Generations. Black Generations, who are trained as solution developing and information based decision specialists, are leading the reform administration and forming the administrative squad of the future by means of their superior abilities and knowledges. Improvement team members are called Green Generations. Green Generations are trained in basic instrumentation/analysis methods and computer software which they will use while performing these analysis. Keywords: Six Sigma, DMAIC, PPM, Number Of Defects Per Million Oppurtunuties, Black Belt ii

6 ÖNSÖZ Son yıllarda ne kadar çok yönetim inisiyatifine katlanmak zorunda kaldığınızı bir düşünün. Üst üste başlatılan çok sayıda program, neyin ne zaman başladığını ve bittiğini dahi hatırlamanızı güçleştirmiş olabilir. Bu programların hepsinin ortak özelliği ise şirketinize tüm problemlerinizi çözeceği vaadiyle girmiş olmalarıdır. Emin olun sizler gibi ben de bu uygulamalardan bıkmış durumdayım. En iyi şirketlerin dahi kalite programlarını birkaç yılda bir yenilemeleri işin kontrolden çıktığını gösteriyor. Son yıllarda moda olan bu yaklaşımların temel eksikliği ise bir takım motivasyon çabaları ile sınırlı kalmış olmalarıdır. Gizli varsayım, herkesin elinden geleni yapması halinde hiç bir problem kalmayacağıdır. Bu büyük olasılıkla sizin de pek yabancı olmadığınız bir düşünce şeklidir. Fakat son on yıla ait tecrübeler, lütfen işinizi biraz daha iyi yapabilir misiniz? temennisinin beklenen yararı sağlamadığını göstermektedir. Şimdi oyun planı, oyunculara ne yapmaları gerektiğini açıklamaksızın, Daha sıkı çalışın! Daha iyi oynayın! Daha az hata yapın! şeklinde bağırmak olan bir antrenörü düşünün. Sanırım bu antrenöre benzeyen çok sayıda yönetici ile karşılaşmışsınızdır. Bunlardan bir gömlek üstün olanlar ise son ürüne/sonuçlara odaklanırlar. Bu yönetici tipi ise zamanının büyük bir kısmını iyi ve kötü ürünün tanımını yapmak ve kötü ürünün müşteriye ulaşmasının nasıl önleneceğini düşünmekle geçirir. Bunun sonucunda üretim, müşteri ihtiyaçlarını iyi ürünleri kötülerden ayırarak karşılama gayretine dönüşür. Hatta yeterince iyi ürün elde edilemezse, marjinal ya da idare eder olarak adlandırılan ürünler müşteriye gönderilir. Ancak bu yaklaşımları başarıyla uygulayan işletmeler dahi en fazla üç ila dört sigma seviyesine ulaşabilirler. Bu da en az %1 lik hata oranı anlamına gelir. Peki %1 lik hata oranını çalışanları daha iyi için motive ederek ya da kötü ürünleri ayıklayarak gideremiyorsak ne yapmalıyız? Sadece son ürüne sonuca odaklanmak yerine, istenmeyen çıktıların nedenlerini araştırmaya çalışmak iyi bir başlangıç olabilir. Örneğin otomobil yedek parçası üreten bir fabrikada klasik yaklaşımlar size kusurlu parçaları ayırmanızı ve hata oranı yüksek makineleri sürekli ayarlamanızı söylerken, Altı Sigma, tüm makineleri bir bütün olarak ele almanızı, sistem ve üründeki değişkenliğin sebeplerini bularak sorunu ortadan kaldırmanızı öngörür. Böylece, iyi parçaları kötülerden ayırmak için hattın sonunda kalite kontrol elemanları yerleştirmenize gerek kalmayacaktır. Pek çok kalite programı sizi sakat bir futbolcuyu uyuşturucu iğneler ile oynatmaya sevk eder. Oysa futbolcuyu tedavi etmek daha iyi değil midir? Öyleyse hatalı parçalar üreten makineleri niye sürekli ayarlıyorsunuz? Sapmaların nedenini bulun ve ortadan kaldırın! Müşterileri çekmek için ne kadar para harcadığınız ve onları elinizde tutmak için ne kadar az şey yaptığınızı bir düşünün. Ne kadar iyi hizmet veya ürün sunduğuna ilişkin reklam vermek maalesef pek çok şirketin yaptığı tek şeydir. Eğer mevcut problemleri doğru belirler ve çözebilirseniz müşterileriniz mutlu olur sizde para kazanırsınız. Bu iii

7 amaçla müşteriden alınacak geri besleme yararlı olacaktır. Çünkü sizin problem olarak değerlendirdiğiniz bir husus müşteri için önem taşımayabilir. Onlara ne istediklerini sor ve istediklerini onlara ver! Bu en kolay ve en sağlıklı para kazanma yoludur. Bununla birlikte kendi isteklerimizi müşteri isteği gibi görmek çok sık yaptığımız bir hatadır. Bu sebeple pek çok şirket farkında olmadan milyarlarca lira kaybeder ve iflasın eşiğine gelir. Dolayısıyla işe müşteri ile başlamak ve problemin kaynağına doğru ilerlemek önemlidir. Altı Sigma yı diğer müşteri odaklı yaklaşımlardan ayıran nokta ise; kendisinden önceki pek çok yaklaşımın en başarılı yönlerini bünyesinde toplaması ve sahip olduğu çok güçlü araçlarla bu yaklaşımların vaat ettiklerini gerçeğe dönüştürebilmesidir. Motorola, GE, Allied Signal, Nokia, Ford, Shell, Arçelik, Polaroid gibi çok sayıda şirketin Altı Sigma uygulamaları ile birlikte karlarının milyonlarca hatta milyarlarca dolar arttığını ifade etmeleri, Altı Sigma nın bu iddiasını doğrulamaktadır. Altı Sigma, kullandığı araçlar açısından, diğer TKY metodolojilerinden önemli bir farklılık göstermez. Altı Sigma yı farklı ve tercih edilir kılan, bu araçların etkin kullanımını sağlayacak yapısal dönüşümü hayata geçirebilmesi ve firmalara başarısı ispatlanmış bir yol haritası sunabilmesidir. Süreçlerde entegrasyonu sağlar, kaliteyi günlük işlerin bir parçası haline getirir. Kalite konusunun, şirket stratejisi ve performansından ayrı bir yan etkinlik olmasını ve yalıtılmış bir kalite departmanına delege edilmesini engeller. Karar yetkisine sahip kademeleri sorumlu kılarak üretimde, idari ve hizmet süreçlerinde iyileştirmeyi öngörür. Güçlü bir liderlik desteğini ön koşul olarak tanımlar ve harekete geçirir. İşletmenin en tepesinde yer alan kişilerin, programın tutkulu birer öncüsü olmasını, tutum ve davranışlarıyla dönüşümün arkasında durdukları mesajını her fırsatta iletmelerini sağlar. Kısaca Altı Sigma Felsefesini, diğer yönetim yaklaşımlarından ayıran en temel özellik üretimi bilimle buluşturup elde edilen ürünlerdeki hata oranını düşürmektir. Bu proje Altı Sigma yaklaşımını ortaya koymak, işletme ve şirketlerin gelişen ve değişen ekonomik girdilerini en iyi şekilde değerlendirerek en az hata ve en yüksek verimi sağlamaları, böylece artan rekabet ortamında ayakta kalarak en iyi olmalarını ve sürekli zirvede kalma yollarını göstermek amacıyla hazırlanmıştır. En iyi öğrenme şekli araştırarak, kendi kendinize bir şeyler başarma tutkusuyla çalışmaya girişmektir. Yüksek lisans öğrenimim boyunca her türlü desteklerini benden esirgemeyen ve bilgi dağarcığımı genişletmemde yardımcı olan değerli hocalarım Doç. Dr. Adnan ÇELİK, Doç. Dr. İsmail BAKAN, Yrd. Doç. Dr. Nusret GÖKSU ve Yrd. Doç. Dr. Mustafa TAŞLIYAN a, beni böyle bir çalışma yapmaya yönlendiren saygıdeğer hocam Yrd. Doç. Dr. Salih YEŞİL e, öğrenim yaşamım boyunca beni sürekli destekleyen aileme, bu çalışmada en az benim kadar emeği olan eşim Figen e ve en güzel zamanlarını çaldığım için oğlum Yiğit Alp e teşekkürü bir borç bilirim. HAZİRAN-2007 iv Ali ASLAN

8 İÇİNDEKİLER ÖZET... i ABSTRACT... ii ÖNSÖZ... iii İÇİNDEKİLER...v KISALTMALAR LİSTESİ... vii ŞEKİLLER VE ÇİZELGELER LİSTESİ... viii 1. GİRİŞ ALTI SİGMA NIN TARİHSEL GELİŞİMİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA Değişkenlik Nedir, Nasıl Ölçülür? Değişim Aralığı Kartillerarası Fark Ortalama Sapma Standart Sapma ALTI SİGMA NEDİR? Little Yasası: Çevrim Süresi Nasıl Azalır? Altı Sigma nın Tanımları Altı Sigma nın Yararları Altı Sigma Bilgi Merkezli Bir Etkinliktir Altı Sigma nın Yönetim Paradoksu Organizasyonun Temel Süreçleri: Müşteri İhtiyaçlarını Karşılama Değerlendirme İyileştirmek Şimdi Ve Gelecek Tüm Çalışanların Bilgileri Kantitatif Metotların Etkin Olarak Kullanılması Altı Sigma Organizasyonu Altı Sigma Organizasyonunda Roller: Üst Kalite Konseyi; Yönetim Temsilcisi; Kalite Şampiyonu; Uzman Kara Kuşak: Kara Kuşak; Yeşil Kuşak: Uygulama Süreci; TÖAİK Altı Sigma İyileştirme Modeli: Tanımla Ölç Analiz İyileştir Kontrol Altı Sigma yı Uygulayanlar v

9 5. TOPLAM KALİTE NİN BAŞARISIZ OLDUĞU YERLERDE ALTI SİGMA NIN BAŞARILI OLMA NEDENLERİ Toplam Kalite Yönetimi Toplam Kalite Yönetimi nin Dört Aşaması Toplam Kalite ve İnsan Kaynakları İlişkisi TKY nin Hataları ve Altı Sigma Çözümleri SONUÇ VE ÖNERİLER KAYNAKLAR ÖZGEÇMİŞ EK-1 vi

10 KISALTMALAR LİSTESİ ANOVA : Varyans Analizi ASELSAN : Askeri Elektronik Sanayi ASL Cİ COPO FMEA GE KKF MHO MOHS OT PPM PUKÖ TH TKY : Alt Spesifikasyon Limiti : Standart Sapma :Kötü Kalitenin Maliyeti : Hata Türü ve Analizi : General Electric : Kritik Kalite Faktörleri : Milyon Hata Sayısı : Milyon Olasılıkla Hata Sayısı : Çevrim Süresi : Paris Per Million :Planla Uygula Kontrol Et Önlem Al :Varış Oranı :Toplam Kalite Yönetimi TÖAİK : Tanımla Ölç- Analiz Et İyileştirme İyileştirme Kontrol Et TSK ÜSL WIP :Türk Silahlı Kuvvetleri : Üst Spesifikasyon Limiti : Süreçteki İş vii

11 ŞEKİLLER VE ÇİZELGELER LİSTESİ Şekil 4.1. Toplam Kalite yönetimi ile Altı Sigma arasındaki farklar.. 18 Şekil 4.2. Altı Sigma metot ve araçları Şekil 4.3 Şekil 4.4. Şekil 4.5. Şekil 4.6. Çizelge 2.1. Çizelge 3.1. Çizelge 3.2. Çizelge 4.1. Çizelge 5.1 Ulaşım Süreci değişkenliği: İyileştirmeden önce. 22 Ulaşım Süreci Değişkenliği: 6σ iyileştirmesiyle...23 TÖAİK Altı Sigma İyileştirme Modeli...36 Süreç İyileştirmesi ve Süreç Tasarımı/ Yeniden Tasarım akışının TÖAİK modelinde incelenmesi 41 Altı Sigma nın Beş N bir K sı.4 Bilim Adamı ve Sokaktaki Adam Karşılaştırması 7 Süreç Değişkenlikleri..10 Temel Değerlerin Karşılaştırılması...19 TKY ve Altı Sigma.64 viii

12 GİRİŞ 1. GİRİŞ Yeni binyılda iş dünyası liderlerinin ve yöneticilerinin karşılaşacağı en çetin soru Nasıl başarılı olabiliriz? değil, Başarımızı nasıl koruyabiliriz? sorusudur. Günümüzün iş koşulları, bir dizi şirkete, lidere, ürüne ve hatta endüstriye, kendi paylarına düşen 15 dakikalık şöhret i yakalama fırsatı sunmakta; sonra da bunlar ortadan silinip gitmektedir. IBM ler, Ford lar, Apple lar, Kodak lar ve iş dünyasının başka birçok kurumsal kalesi bile, ölümün eşiğine ve yeniden canlanmaya kadar uzanan dramatik döngülerden geçiyor. Bu durum adeta, müşteri beğenilerinin, teknolojilerin, mali koşulların ve rekabetin yaşandığı alanların her zamankinden daha hızlı değiştiği bir ortamda, çarkıfeleği döndürmeye benzemektedir. Risklerin çok yüksek olduğu böyle bir ortamda, bu durumdan nasıl çıkılabileceği, bu çarkın nasıl durdurulabileceği ( en tepe noktaya gelindiğinde) ya da bir sonraki değişim dalgasının nasıl olacağının kestirilmesi konusunda düşüncelere duyulan gereksinim, giderek bir açlığa dönüşmektedir. Neredeyse yeni ortaya çıkan başarılı şirket sayısı kadar, yeni ve sağlam yanıtlara rastlamaktayız. Başlangıçta, Altı Sigma bu yeni sağlam yanıt lardan biriymiş gibi gözükebilir; ancak daha yakından baktığınızda, çok önemli bir fark olduğunu görülecektir. Altı Sigma, tek bir yöntem ya da strateji üzerine kurulu, gelip geçici bir heyecan değil; yöneticilik becerisini ve performansı iyileştirmeyi hedefleyen esnek bir sistemdir (Işığıçok, 2006: 35). Altı Sigma, iş dünyasını 21. yüzyılda başarıya ulaştıracak yeni bir formül ortaya koymak için, geçen yüzyılın en önemli yönetim fikirleri ve en iyi uygulamalarından bazılarını temel alır. Kuram değil, eylemdir. Kısa süre içinde izleyeceğimiz bazı üst ve orta düzeydeki şirketlerin elde ettiği büyük boyutlu kazançlar, Altı Sigma nın ne kadar güçlü olduğunun kanıtıdır. En az bunun kadar önemli olan bir başka nokta da, Altı Sigma nın, kalıcı başarıyı garantileyecek yeni yapı ve uygulamaları geliştirmede oynadığı roldür. Bu çalışmanın hedefi, Altı Sigma nın ne olduğunu, yıllarca sürecek yüksek iş performansına ulaşmak için neden en iyi çözüm olduğunu ve kuruluşların kendine özgü koşulları altında Altı Sigma yı nasıl uygulayabileceğinin anlaşılmasına yardımcı olmaktır. Üst düzey yöneticiler ve profesyoneller için Altı Sigma nın gizemini aydınlatma çerçevesinde, Altı Sigma nın yalnızca istatistik ve sayılarla oynamak olmadığını, müşterilere hizmet etme isteği ve yeni, parlak düşünceler üretmek anlamına da geldiği gösterilecektir. Çünkü Altı Sigma nın yarattığı değerler, imalat ve mühendislik alanlarında olduğu kadar, pazarlama, hizmet, insan kaynakları, finans ve satış alanlarında da uygulanabilir. Bütün bunların sonucunda, bir yandan başarılı bir dönem geçirilmekte olan başka şirketlerin bir sonraki başarı dalgasını göremeyeceğine tanık olurken, diğer yandan Altı Sigma sisteminin; başarıyı sürdürme olasılığını nasıl çarpıcı biçimde artırabileceği konusunda kafalarda daha net bir tablo çizebilmektir. Altı Sigma, bu yaklaşımı seçen şirketlerin sağladıkları olağanüstü başarılar nedeniyle pek çok yönetim bilimcinin ve yazarın ilgi odağı olmuştur. Yazarlar Altı 1

13 GİRİŞ Sigma yı; bir yönetim stratejisi, bir hedef, istatistik yöntem ve kültürel değişim süreci olarak tanımlamaktadırlar. Ancak bu tanımların hiçbiri Altı Sigma yaklaşımını tüm yönleri ile ortaya koyacak bir tanım olarak tek başlarına yeterli olmamaktadırlar. Daha etraflı sayılabilecek başka bir tanım ise Organizasyonun temel süreçlerini müşteri ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde, değerlendirmek ve iyileştirmek için, şimdi ve gelecekte, tüm çalışanların bilgilerinin ve kantitatif metotların etkin olarak kullanılmasıdır. şeklindedir (Pande, Neuman ve Cavanagh, 2003: 19). İstatistiksel bir ölçüm tekniği olan Altı Sigma, ürünlerin, hizmetlerin ve süreçlerin ne kadar iyi olduğu hakkında sayısal bir göstergedir. Sürecin sıfır hatalı konumdan ne kadar saptığını gösterir. Sigma, proses performansının ne kadar iyi ya da kötü olduğunu belirlemekte kullanılan bir ölçüt olmaktadır. Yapılan işin türüne bakılmaksızın, gerçekleşen hata miktarı ile ilgilidir. Altı rakamı ise kusursuzluk düzeyi ile ilgilidir. Örneğin bir sigma seviyesinde iş yapan bir işletme işlemde yaklaşık hata yapar. Eğer işletme iki sigma seviyesinde çalışıyorsa bu onun ortalama hata yaptığı anlamındadır. Şirketlerin birçoğunun 3 ile 4 sigma düzeyinde faaliyet gösterdiği düşünülürse bu da milyonda ile 6210 arasında hataya karşılık gelir. % 99 doğrulukla çalışan bir işletmenin 3,8 sigma ile faaliyet gösterdiği söylenebilir. Fakat % 1 lik bir hata bile pek çok durumda kabul edilemez. Bu oranı günde 200 uçağın inip kalktığı bir alanda % 1 hata oranı ile çalışıldığında her gün 2 uçağın düştüğü hiç kimsenin kabul edemeyeceği bir hata oranı demektir. Bir sürecin Altı Sigma kalite düzeyinde olması demek, elde edilen ürün veya hizmette bir milyonda 3-4 adet hataya rastlanması demektir. Bu Projede, değişen dünyada yönetim ve işletme alanında ön plana çıkan Altı Sigma kavramını açıklamak, özellikleri hakkında bilgi vermek, firmalara sağlayacağı yararları tespit etmek ve işletmelere tavsiyelerde bulunmak amaçlanmıştır. Projenin birinci bölümünde; firmaların kalıcı olabilmesi için uzun uğraşlar sonucu ortaya çıkarılan ve yönetimi bilimle buluşturan Altı Sigma felsefesi hakkında genel bir bilgi verilmiştir. İkinci bölümde; Altı Sigma nın tarihsel gelişimini ve ilk uygulayan şirketlerin neden uyguladıklarını anlatılmıştır. Üçüncü bölümde; Altı Sigma nın temelini oluşturan bilimsel araştırma ve istatistik hakkında temel bilgiler verilmiştir. Dördüncü bölümde; Toplam Kalite Yönetimine ayrılmıştır. Bu bölümde; Toplam Kalite Yönetiminin Aşamaları, Deming in Yönetim Yükümlülükleri ve Toplam Kalite Yönetiminde İnsan İlişkileri incelenmiştir.. Beşinci bölüm; Altı Sigma Felsefesinin Tanımı, Özellikleri, Temel Süreçler, Altı Sigma Organizasyonu ve Altı Sigma Uygulama Süreçleri hakkında detaylı bilgiler verilmiş ve son olarak Altı Sigma yı uygulayan firmaların bu süreçteki tecrübelerine, sonuçlarında elde ettikleri başarılara ayrılmıştır. 2

14 GİRİŞ Altıncı bölümde Toplam Kalite Yönetiminin başarısız olduğu konularda Altı Sigma nın başarıları tablo halinde anlatılmıştır. Yedinci bölümde ise Altı Sigma uygulamasından ne anladık, faydaları nelerdir, sakıncaları nelerdir, eksik ve hataları nelerdir, bunlar nasıl ortadan kaldırılmalıdır, şirketler bunu uygulayabilir mi, gibi soruların cevapları sonuç ve değerlendirme bölümünde ele alınmıştır. 3

15 ALTI SİGMA NIN TARİHSEL GELİŞİMİ 2. ALTI SİGMA NIN TARİHSEL GELİŞİMİ Ölçüm standardı olarak Altı Sigma nın kökü, Carl Frederic Gauss un ( ) normal dağılımını tamamlamasına kadar gider li yıllarda ise Walter Shewart proses varyasyonu içinde Altı Sigma ölçüm standardını ortalamadan Üç Sigma sapmaya ulaşan proseslerin, düzenlemeye ihtiyacını ortaya koymuştur(baş, 2003: 7). Daha sonra, Japon firmaların bu ilkeleri uyguladıklarını ve Altı Sigma kavramının 80 li yıllarda Motorola tarafından kurumsallaştırıldığını görüyoruz. Motorola nın bu yaklaşımı kullanmaktaki ve ürün geliştirmedeki başarısı, sonraları diğer firmaların da konuya olan ilgilerini çekmiş ve Altı Sigma yaklaşımının popüler olmasını sağlamıştır. Altı Sigma ilk kez Motorola da ortaya atıldı. O günlerde Motorola Başkan Yardımcısı olan ve Altı Sigma nın babası olarak adlandırılan Bill Smith şunları söylüyordu: En düşük hata ile ürün tasarlamayı amaçlayan bir şirket için geleneksel üç sigma tasarımları tam anlamıyla yetersizdi yılında Motorola daki mühendislerden artı-eksi altı sigma tolerans limitleri ile ürün tasarlamaları istenildi. İşte bu nokta, Motorola da Altı Sigma sürecinin başlangıcı oldu (Office Group, , Çizelge 2.1 Altı Sigma nın Beş N bir K sı (Eckes, 2005: 24) 1. Neden Altı Sigma? 2. Kim yapar? Altı Sigma, müşteri tatmini amacıyla uygulanır. Yukarıdan aşağıya doğru yapılandırılmış bir hiyerarşi içinde, eğitilmiş personel yapar. 3. Nedir? 4. Nerede uygulanır? Değişkenliği ortadan kaldırmak için verileri kullanan istatistiksel düşüncedir. Standart Tanımla-Ölç-Analiz et-iyileştir-kontrol et veya İngilizce kısaltmasıyla DMAIC adımları çerçevesi içinde uygulanır. 5. Nasıl yapılır? Enformasyon analizleri için yazılım paketleri kullanarak yapılır. 6. Ne zaman yapılır? Projeler ile desteklenen çabalar içinde yapılır yılında Motorola CEO su olan Bob Galvin, bir plan yaparak; kalite hedeflerinin a kadar 10 kat, 1991 e kadar 100 kat iyileştirilmesini ve 1992 yılında Altı Sigma yeterliliğine ulaşılmasını hedefledi. O günlerde firmada kimse, bu hedeflere nasıl ulaşılacağını bilmiyordu ama sonunda söz konusu hedeflere varıldı yılında ortalama 5,4 sigma yeterliliğine veya 40 PPM ye ulaşıldı ve hatta bazı ürün ve süreçlerde bunun da ötesine geçilerek Altı Sigma yeterliliği aşıldı döneminde, Altı Sigma programı ile imalatta hatalar 150 kez azaltıldı ve Motorola da 2,2 milyar dolar toplam tasarruf sağlandı. Daha sonra,

16 ALTI SİGMA NIN TARİHSEL GELİŞİMİ döneminde ise 11 milyar dolar tasarruf sağlandığı firma yetkililerince açıklandı (Office Group, , C= Spesifikasyon genişliği (tasarım toleransı ) / Toplam süreç değişkenliği C=(USL LSL)/6a Altı Sigma, C, = 2 olduğu özel bir durumdur. Altı Sigma aslında basit bir mantığa dayanıyordu. Yeni ürün tasarımlarında, kalite düzeyini yükseltip Altı Sigma ya ulaşmak için iki yol söz konusuydu; ya ürünün mühendisler tarafından belirlenen spesifikasyon limitlerini artırarak, imalattaki değişkenliğin aynı kalması yolu seçilecek veya spesifikasyon limitlerini sabit tutup, hammadde ve süreçlerin kalite düzeylerini iyileştirerek imalattaki değişkenliğin azaltılması yolu ile Altı Sigma ya ulaşacaktı. Mantıklı olan ikinci yolun izlenmesiydi. Bu amaçla yapılması gereken ise, çeşitli nedenlerden kaynaklanan değişkenliğin kaynaklarını, istatistiksel yöntemlerle ortadan kaldırmaktı. Kıran kırana bir rekabetin sürdüğü piyasalar nedeniyle pek de iyi durumda olmayan Motorola şirketinin CEO su Bob Galvin tarafından, 80 li yılların ortalarında Altı Sigma başlatıldı. Yaklaşımın amacı, hatalı ürün üretiminden, hatalı süreçlerden ve hizmetlerden kaçınmak, çevrim sürelerini azaltarak maliyetlerin kontrolü yolu ile tüketiciye değer sağlamaktı. Altı Sigma ile Motorola çok etkileyici sonuçlar elde etti ve 1988 yılında Malcolm Balridge Ulusal kalite Ödülü nü aldı. Örneğin, 1987 ile 1997 yılları arasında Motorola nın satışları yılda yüzde 17 büyüdü, karları yılda yüzde 17,2 ve hisse senedi değeri yılda yüzde 16,5 arttı ( , Altı Sigma hareketinin geri ödemesi çok büyük oldu. Örneğin, Motorola nın net geliri 1978 yılında 2,3 milyar dolardan 1988 yılında 8,3 milyar dolara çıktı. Daha sonra Altı Sigma, General Electric ve Honeywell şirketleri tarafından da uygulanmaya başlandı. Şirketler Altı Sigma yı uygulayarak pazar paylarını ve karlarını artırıyor, maliyetlerini düşürüyor, çok iyi finansal performans gösteriyorlardı. Örneğin, 1997 yılında Altı Sigma, verimlilik kazancı ve kar olarak General Electric şirketine 300 milyon dolardan fazla getirmişti. Allied Signal Toplam kalite Yönetimi ne Altı Sigma yı 1994 yılında ekledi ve uygulanan Altı Sigma Yaklaşımı, Allied Signal a 1998 yılında 500 milyon dolar tasarruf ettirdi yılında ise bu miktar, 600 milyon dolar olarak gerçekleşti. The Six Sigma Handbook adlı kitabının önsözünde Thomas Pyzdek şöyle anlatıyor yılında Bob Galvin Malcolm Baldridge National Ouality Award u alırken Altı Sigma adını verdiği bir konuyu kısaca özetledi. Toplantıya katılanlar Galvin in neden söz ettiğini kesinlikle bildiklerini sanıyorlardı. Katılanlardan biri olarak ben de onun, istatistiksel süreç kontrolü, süreç yeterliliği gibi kalite mühendislerinin yıllardır savundukları şeyleri anlattığını düşünüyordum. Kalite mühendisleri ve istatistikçiler arasında, süreç yeterliliğinin kabaca artı eksi üç sigma olduğu konusunda bir 5

17 ALTI SİGMA NIN TARİHSEL GELİŞİMİ uzlaşma vardı. Bu düzeyde kontrol edilen bir süreç, çok küçük bir yüzde ile hatalı ürünler üretirdi ama kimse bunu kabul edilemez bir durum olarak düşünmezdi. 80 li yıllarda ABD deki otomobil firmaları bu tanımı, artı eksi dört sigma ya değiştirdiler ve bu da hatalı oranını binde birkaç haneye düşürdü. İşte bu çerçevede Bob Galvin in Altı Sigma dan söz etmesi bana istatistiksel yaklaşımın küçük bir iki ekleme çıkartma ile yeni bir versiyonu olarak gözükmüştü. Oysa yanılmışım. Kendi adıma Motorola nın programı ile klasik süreç kontrolü arasındaki ilişki, Bob Galvin in tümüyle yeni bir yaklaşımdan söz ettiğini gölgelemişti. Motorola tarafından geliştirilen ve uygulanan Altı Sigma, bilinen, Bir rastsal değişken normal dağılıma sahip ise verilerin % 99,73 ü ortalamanın üç standart sapma sağına ve soluna gidilerek hesaplanan aralıkta olur a dayanan istatistiksel süreç kontrolü düşüncesini öylesine genişletiyordu ki, konu tümüyle farklı bir nitelik kazanıyordu (Gürsakal, 2005: 53). Bu iki konu arasındaki istatistiksel farklılık da şaşırtıcıydı. Bir Altı Sigma süreci milyon düzeyinde (PPM - parts per million) hata üretirken, eski Üç Sigma süreçleri binde düzeyinde hata üretiyordu. Bu nedenle üç ile altı arasındaki fark, önemli bir farktı. Bilimde bu büyüklükteki bir farklılık, nöronları incelemekten insan psikolojisini incelemeye geçmek gibi bir şeydi ve bu ölçekte bir farklılık konuyu yeni bilim haline getiriyordu. Kısaca, Altı Sigma eski Üç Sigma kalite düzeyi düşüncesinin küçük değişimlere uğramış bir biçimi olmaktan çok yeni bir şeydi. Motorola nın üst düzey yöneticileri, kaliteyi bir maliyet kontrolü aracı olarak kullanmak yerine, böylesine yüksek düzeyde bir kaliteye ulaşarak, firmalarının kaliteyi stratejik bir silah gibi kullanabileceğini görmüşlerdi. Altı Sigma yı uygulamak, şirketlerde içinde müşteri, süreç, ölçüm gibi sözcükler olan yeni bir sözlük oluşturmakla eş anlamlıydı. Ayrıca bu düşünceyi üretimin ötesine genişleterek, Altı Sigma yı tüm organizasyon içinde işlerin nasıl yapılacağını gösteren bir rehber durumuna getirmişlerdi. Özünde Altı Sigma, girişimi yönetmenin yeni bir yoluydu. Altı Sigma nın güçlü bir teknik bileşeni olmakla birlikte, bu program öncelikle teknik bir program değil bir yönetim programıydı. Altı Sigma adı, ilk anda beynimizde teknik çağrışımlara yol açar. Konunun büyük ölçüde istatistikçiler tarafından geliştirildiğini aklımıza getirir. Oysa bu doğru değildir. Altı Sigma, geçmişte istatistikçiler tarafından geliştirilen tekniklerin, işletmeciler ve yöneticiler tarafından farklı bir çerçeveye oturtularak, nasıl kullanılabileceğinin gösterilmesi ile yaygınlaşmıştır. Tuhaftır ama konunun öncülüğünü yapanlar istatistikçiler değil, işletme yöneticileri olmuştur. 6

18 BİLİMSEL ARAŞTIRMA 3. BİLİMSEL ARAŞTIRMA Bu bölümde amacımız, Altı Sigma ile bilimsel araştırma arasındaki bağlantıyı kurmaktır. Altı Sigma yı en iyi bir şekilde anlatan cümlelerden biri de, Altı Sigma, bilimsel yaklaşımın işletme ortamında uygulanmasıdır olduğu için, Altı Sigma yı öğrenmenin ve ölçü gevşekliğinden kurtulmanın yolu bilimsel araştırmayı anlamaktan geçer. Altı Sigma, bilimsel yaklaşımın işletme ortamında uygulanmasıdır Araştırma, Latince bilmek kökünden gelen bir sözcüktür. Aynı sözcüğün İngilizcesi olan research ise yeniden araştırma anlamında. Neden yeniden araştırma? Yeniden araştırma, çünkü doğruları bulmak kolay bir iş değil ve bu işin tekrar tekrar yapılması gerekir. Önce bir araştırma yapılacak ve daha sonra bu araştırma aynı veya farklı kişiler tarafından tekrarlanacaktır. Neden yeniden araştırma, çünkü araştırmanın nasıl yapıldığını öğrenmek herkesin hakkıdır. İnsanlar ancak bu yolla, bir araştırmanın bulgularının ne ölçüde doğru olduğunu anlayabilir ve o araştırmayı test edebilirler.( , altisigma.sigmamerkezi.com.tr.) Araştırmaya, bilmek için bir strateji gözü ile bakabiliriz. Amaçlı bir etkinlik olan araştırmanın, bir bilgi bütünü olması ve yöntemi gibi iki görünümü vardır. Araştırma sonuçları bize, kabul görmüş bir bilgi bütünü oluşturur. Aynı zamanda araştırma; yöntem, genyöntem ve teknik ve araçlardan oluşan bir bütündür. Bilginin bilgisizlikten daha iyi ve bütün doğal olayların doğal nedenleri olduğunu, doğadaki düzenliliği anlayabileceğimizi, sonuçlara gözlem yolu ile ulaşabileceğimizi ve öne sürdüklerimizin yanlışlaşabileceğini varsayarak araştırma yapabiliriz. Bilim adamı şüphecidir. Her gördüğü ışığın UFO olduğuna hemen inanmaz. Bilim adamı, aynı koşullar altında tekrar edilen deneylere ilgi duyar. Bu deneyleri nasıl yaptığını ve araştırmalarında sonuçlara nasıl ulaştığını, hangi yöntem ve teknikleri kullandığını açıklar. (Gürsakal, 2005: 62) Bunları bilimin açıklık, tarafsızlık, dürüstlük gibi ilkelerine uymak ve başkalarının da bu yöntemi izleyerek, aynı sonuçlara ulaşıp ulaşamayacağını anlamasına olanak sağlamak için yapar. Çizelge 3.1. Bilim Adamı ve Sokaktaki Adam Karşılaştırması (Gürsakal, 2005: 62) 7

19 BİLİMSEL ARAŞTIRMA Sokaktaki adama ise açıkladığı sonuçlara nasıl vardığını sorduğunuzda, Gün gibi açık, Zaten herkes biliyor gibi cevaplar verir. Zamanında herkesin dünyanın düz olduğuna, dönmediğine inandığını aklına bile getirmek istemez. Bilim adamı dikkatini olgular arasındaki ilişkilere yöneltir, ilişki kurar. Buna karşılık, sokaktaki adamın bu tür bir düşüncesi, kaygısı yoktur. Kısaca, Altı Sigma yı hedefleyen bir işletme, sokaktaki adam yaklaşımından kurtulmalı, işletmede ve piyasada gelişen olaylara bilim adamı gibi bakmaya çalışmalıdır (Gürsakal, 2005: 62). Deneysel araştırmalar doğal olgulara ilişkin bilgi birikimimizi artırmayı amaçlar. Deneysel (amprik) araştırmalar, sistematik ve kontrollü gözlemlerle yapılır. Bu tür araştırmalar karmaşık doğal ve sosyal olgular konusunda daha geçerli ve güvenilir bilgi üretmemize yararlar. Deneysel araştırmalar doğal olguları betimleme, açıklama ve öngörme gibi amaçlara ilişkin olarak yapılır. Bununla birlikte bazı soruları bu yolla cevaplamamız mümkün olmayabilir. Diğer yandan, iktisat, sosyoloji, psikoloji gibi sosyal bilimler, fizik, kimya gibi bilimlerle aynı yaklaşımı izleyerek deneysel araştırmalara yönelmişler ancak aynı nesnellik düzeyine ulaşamamışlardır. Sosyal bilimler doğal bilimler kadar laboratuarlarda deney yapma olanağına sahip olmadığı için doğal bilimler kadar gelişmemiştir. Sosyal bilimlerin, insan ve insan ilişkilerine dayanan çok karmaşık bir gerçeklikle uğraşması da sosyal bilimlerin en önemli güçlükleri arasında sayılabilir. Sayıların, istatistiğin ve araştırmanın yönetim için ne kadar önemli olduğunu Apple Computer şirketi ile ilgili bu örnek çok güzel anlatır: Apple Computer 1998 yılında imac modelini piyasaya çıkardı. İlk anda imac için talep çok yüksekti ve Apple üretebildiği kadar bilgisayarı sattı. Bu sırada Apple için en önemli sorun; imac i eskiden Apple dan bir bilgisayar satın almış müşterilerin mi, yoksa Apple in müşteri tabanını genişletecek olan yeni müşterilerin mi satın aldıklarıydı. imac i eski Apple müşterilerinin satın almış olmaları firma için iyi bir haber olmayabilirdi. Buna karşılık, müşteri tabanını genişletecek yeni müşterilerin imac satın almış olmaları ise talebin artarak sürebileceğinin göstergesi olabilirdi. Bu soruyu cevaplamak için bir örneklem çekilerek, 500 müşteri üzerinde bir araştırma yapıldı. imac satın alan 500 kişiden 83 ü ilk kez bilgisayar satın alıyordu. Bunların 60 ı eskiden Windows işletim sistemi ile çalışan bir bilgisayar kullanırken, şimdi imac satın almıştı. 357 kişi ise eskiden Macintosh kullanırken imac satın almıştı. İlk kez imac satın alanların oranı, 83/500 = oluyordu ve ilk kez imac satın alanların oran tahminiydi. Bu oranın anakütlede ne olabileceğini kestirmek için % 95 lik bir güven aralığı oluşturulduğunda, anakütlede ilk kez imac satın alanların oranı 0,13-0,20 aralığında tahmin edildi. Güven aralığı binoma normal yaklaşımı ile bulunmuştu. Tahminin varsayımları arasında, orana ilişkin güven aralığında p nin örnekleme dağılımının n=500 için normal olması ve bilgisayar satın alacak müşterilerin kararlarını birbirlerinden bağımsız olarak vermeleri vardı. Bu varsayımlarda bir hata söz konusu değildi. Bir yıl sonra, 2 milyon imac satıldı ve Apple yeni imac satın alanların üçte birinin ilk kez bilgisayar satın aldıklarını duyurdu. Bu sonuç, % 95 güven aralığı olan 8

20 BİLİMSEL ARAŞTIRMA 0,13-0,20 aralığının dışındaydı. Önceki sonuçta bir örnekleme hatası söz konusu olabileceği gibi, bir yıl içinde müşteri profilini büyük ölçüde değiştirebilecek gelişmeler de gerçekleşmiş olabilirdi (George, Rowlands ve Kastle, 2005: 44). Bir örnek de ülkemizden verelim. Örnek bize yeterli araştırma yapmadan verilen kararların nelere yol açabileceğini göstermesi açısından ilginçtir. 8 Kasım 2004 tarihli gazetelerde, Coca-Cola İçecek in halka arzının ertelendiği haberleri şu açıklama ile birlikte yer alıyordu, Gelen 260 milyon dolarlık talep borsada fiyat istikrarını sağlayacak düzeyde olmadığı için küçük yatırımcının korunması amacıyla halka arzın ertelendi. Aslında bundan çok önce Türkiye nin önde gelen alkolsüz içecek üretim, dağıtım ve satış şirketi Coca-Cola İçecek A.Ş, halka arz kararı vermişti. Şirketin bin lira nominal değerli her bir hissesi için 3-5 Kasım tarihleri arasında 4 bin bin 650 liralık fiyat aralığında talep toplanacaktı. Ancak daha sonra, halka arz ertelendi ve bu karar kamuoyuna duyuruldu. Ne olmuştu da şirketin tarihinde en önemli kilometre taşı olduğu açıklanan böylesine önemli bir karardan dönülmüştü? Halka arz şu beklentilerle yapılmıştı. Halka arz edilecek hisse senetlerinden, trilyon lira ile trilyon lira arasında bir kaynak bekleniyordu. Halka arz sonrası, şirketin toplam sermaye nominal tutarı 245 trilyon liraya ulaşacak ve hisse senetlerine talebin fazla olması durumunda 6 trilyon 244 milyar 679 milyon lira nominal değerli ek satış da yapılacaktı. Ancak, evdeki hesap çarşıya uymadı ve halka arz ertelendi. Sabah Gazetesi bu haberi o günlerde, Cola da Hüsran başlığı ile şöyle verdi: Son yılların en büyük halka arzı ertelendi. 500 milyon dolarlık talep uman Coca- Cola, 260 milyon dolarda kalınca korktu. Toplanan paralar faizi ile geri ödenecekti. Nedenler arasında, zamanlama hatası ndan söz ediliyor ve borsa için uygun bir dönemin seçilemediği söyleniyordu: Özveri yaparak bu şirketin ortakları erteleme kararı aldı. En az milyon dolarlık bir talep gelseydi halka arz devam ederdi. Buradaki konu bir zamanlama konusu olabilir. Polonya da, Brezilya da iki üç tane daha gelişmekte olan piyasada halka arz mevcuttu ve bu halka arzların hepsi ABD seçimlerini bekleyip bizimle aynı haftaya denk düştü. Yurtdışında bu konudaki danışman bankamız Citibank bu şekilde zamanlamayı önerdi ve biz bu şekilde çıktık. Burada belki bir zamanlama hatası oldu. Biz fiyatın burada rol oynadığı kanaatinde değiliz (Yılmazer, 2007:54). Bu örneği verme nedenimiz, çok büyük bir şirketlerde bile çok önemli kararlarda hata yapılabileceğini ve son derece önemli kararların sağlıklı verilere dayanılmadan alınabileceğini göstermek. Özetle, sorumlusu her kim olursa olsun, halka arza gelecek talep konusunda iyi bir tahmin yapılmamıştı. Bırakalım iyi bir araştırmayı, küçük bir araştırma ile belirlenebilecek, iki üç tane daha gelişmekte olan piyasada halka arz olduğu gerçeği ile bile ilgilenilmemişti. Bütün bunların sonucunda da doğal olarak halka arzın sonucu hüsran olmuştu Değişkenlik Nedir, Nasıl Ölçülür? 80 lerdeki 10 yıllık dönemde Motorola nın, değişkenliği düşman olarak görerek, Altı Sigma anlayışı ile kalite ve iyileştirme konusunda büyük yol aldığına, önemli kazanımlar elde ettiğine daha önce değinilmişti. Şimdi istatistiksel olarak değişkenlik 9

kültürel değişim gayreti Kültürel değişim ğş

kültürel değişim gayreti Kültürel değişim ğş Altı Sigma Nedir? Mühendis ve istatistikçiler tarafından ürün ve proseslerin ince ayarını yapmak için kullanılan ileri derecede teknik bir yöntem Müşteri ihtiyaçlarını kusursuza yakın karşılama hedefi

Detaylı

ALTI SİGMA VE HİZMET SEKTÖRÜNDE UYGULAMALARI

ALTI SİGMA VE HİZMET SEKTÖRÜNDE UYGULAMALARI T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI ALTI SİGMA VE HİZMET SEKTÖRÜNDE UYGULAMALARI YÜKSEK LİSANS PROJESİ KAHRAMANMARAŞ HAZİRAN 2008 T.C. KAHRAMANMARAŞ

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 ) 4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı

Detaylı

Altı Sigma Nedir? www.kimyageriz.biz

Altı Sigma Nedir? www.kimyageriz.biz Altı Sigma Nedir? Sigma,bir prosesteki değişkenliği ölçen ortalamadan standart sapma olarak da bilinir.altı sigma yaklaşımı,ölçüm aracı olarak ünite başına hata sayısı(defects per unit,(dpu)) ı kullanır.ünite

Detaylı

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere

Detaylı

Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış

Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış Satıcılar Hizmetlerini Nasıl Farklılaştırırlar? Wilson Learning in beş farklı kuruluşla yaptığı araştırmanın amacı, satıcıların farklılık ve rekabet avantajı yaratmadaki

Detaylı

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin

Detaylı

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini

Detaylı

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel

Detaylı

Projenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması

Projenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması Projenin Adı: İstatistik yardımıyla YGS ye hazırlık için soru çözme planlaması Projenin Amacı : YGS de başarılı olmak isteyen bir öğrencinin, istatistiksel yöntemler çerçevesinde, sınavda çıkan soru sayısını,

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler .0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu

Detaylı

DSK nın Ortaya Çıkışı ve Gelişimi

DSK nın Ortaya Çıkışı ve Gelişimi Balanced Scorecard DSK nın Ortaya Çıkışı ve Gelişimi Bu yöntemin ortaya çıkışı 1990 yılında Nolan Norton Enstitüsü sponsorluğunda gerçekleştirilen, bir yıl süren ve birçok şirketi kapsayan Measuring performance

Detaylı

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ Hafta 13 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak

Detaylı

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 4.Ders Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER Kalite Planlaması Kalite Felsefesi KALİTE PLANLAMASI Planlama, bireylerin sınırsız isteklerini en üst düzeyde karşılamak amacıyla kaynakların en uygun

Detaylı

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ Hafta 2 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak hazırlanan

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans

Detaylı

ÜRETİM -YÖNETİM. Ürün nedir? Üretim ve Hizmet nedir? Sizin üretmeyi düşündüğünüz ürün/hizmet nedir?

ÜRETİM -YÖNETİM. Ürün nedir? Üretim ve Hizmet nedir? Sizin üretmeyi düşündüğünüz ürün/hizmet nedir? ÜRETİM -YÖNETİM Ürün nedir? Üretim ve Hizmet nedir? Sizin üretmeyi düşündüğünüz ürün/hizmet nedir? Üretim, insan ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla mal veya hizmetlerin meydana getirilmesi işlemine denir.

Detaylı

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım

Detaylı

Stratejik Performans Yönetimi ve Dengeli Sonuç Kartı (Balanced Scorecard-BSC)

Stratejik Performans Yönetimi ve Dengeli Sonuç Kartı (Balanced Scorecard-BSC) Stratejik Performans Yönetimi ve Dengeli Sonuç Kartı (Balanced Scorecard-BSC) Kontrol Fonksiyonu Gerçekleştirilmek istenen amaçlara ne ölçüde ulaşıldığını belirlemek, planlanan amaçlar (standartlar), ile

Detaylı

Bölüm 6 - İşletme Performansı

Bölüm 6 - İşletme Performansı Bölüm 6 - İşletme Performansı Performans Kavramı Performans, genel anlamda amaçlı ve planlanmış bir etkinlik sonucunda elde edileni, nicel ya da nitel olarak belirleyen bir kavramdır. Performans Kavramı

Detaylı

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2

Detaylı

ISO 9001:2000 KYS nedir, ne yapılacaktır?

ISO 9001:2000 KYS nedir, ne yapılacaktır? ISO 9001:2000 KYS nedir, ne yapılacaktır? 1 Giriş Kurumumuz ISO 9001 Standardı na uyum sağlanması, Ülkeler arası sınırların ortadan kalkmakta olduğu günümüz dünyasında eğitimde rekabet gücümüzün artmasını

Detaylı

TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar

TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar İstatistiksel Verileri Tasnif Etme Verileri daha anlamlı hale getirmek amacıyla

Detaylı

DERS BİLGİLERİ. Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar 3+0+0 3 5

DERS BİLGİLERİ. Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar 3+0+0 3 5 DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U+L Saat Kredi AKTS Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar 3+0+0 3 5 Ön Koşul Dersleri - Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Zorunlu Dersin

Detaylı

KALİTE NEDİR? Kalite, kullanıma uygunluktur Kalite, ihtiyaçlara uygunluktur Kalite, bir ürünün ifade edilen veya beklenen

KALİTE NEDİR? Kalite, kullanıma uygunluktur Kalite, ihtiyaçlara uygunluktur Kalite, bir ürünün ifade edilen veya beklenen KALİTE YÖNETİMİ KALİTE NEDİR? Kalite, kullanıma uygunluktur Kalite, ihtiyaçlara uygunluktur Kalite, bir ürünün ifade edilen veya beklenen ihtiyaçları karşılama kabiliyetini oluşturan özelliklerin toplamıdır.

Detaylı

SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK POLİTİKASI. Sürdürülebilirlik vizyonumuz

SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK POLİTİKASI. Sürdürülebilirlik vizyonumuz SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK POLİTİKASI Sürdürülebilirlik vizyonumuz 150 yıllık bir süreçte inşa ettiğimiz rakipsiz deneyim ve bilgi birikimimizi; ekonomiye, çevreye, topluma katkı sağlamak üzere kullanmak, paydaşlarımız

Detaylı

İKTİSADA GİRİŞ - 1. Ünite 4: Tüketici ve Üretici Tercihlerinin Temelleri.

İKTİSADA GİRİŞ - 1. Ünite 4: Tüketici ve Üretici Tercihlerinin Temelleri. Giriş Temel ekonomik birimler olan tüketici ve üretici için benzer kavram ve kurallar kullanılır. Tüketici için fayda ve fiyat kavramları önemli iken üretici için hasıla kâr ve maliyet kavramları önemlidir.

Detaylı

Kurumsal Mükemmellik Yolunda Deneyimler

Kurumsal Mükemmellik Yolunda Deneyimler Kurumsal Mükemmellik Yolunda Deneyimler Kazananlar Konferansı 26 Şubat 2015 Seyhun Araz Üretim Müdürü Coca-Cola İçecek Bursa Fabrika Coca-Cola İçecek Coca-Cola Sistemi içinde en büyük 6. şişeleyici Faaliyet

Detaylı

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki

Detaylı

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği İSTATİSTİK E GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği Elemanlarıl AMAÇ İstatistiğe

Detaylı

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ (TKY)

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ (TKY) TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ (TKY) Toplam Kalite Yönetimi; Müşterinin beklentisinin aşılmasını hedefleyen, ekip çalışmasını destekleyen, tüm süreçlerin gözden geçirilmesini ve iyileştirilmesini sağlayan bir

Detaylı

KAZAN KAZAN FELSEFESİ CRM

KAZAN KAZAN FELSEFESİ CRM KAZAN KAZAN FELSEFESİ CRM SÜHEYLA ŞENOĞLU Müşteri İlişkileri Yöneticisi 1 21. yüzyılı yaşamaya başladığımız, şaşırtıcı ve hızlı değişimlerin yaşandığı dünyada geleneksel pazarlama anlayışını değiştirmek

Detaylı

Sedona. Nisan 2013 Eğitim Kataloğu

Sedona. Nisan 2013 Eğitim Kataloğu Nisan 2013 Eğitim Kataloğu 8 Nisan 2013 Sedona, yazılım firmalarına ve büyük çaplı organizasyonların bilişim departmanlarına organizasyonel yapılanma, yöneticilik, takım çalışması ve kalite süreçleri alanlarında

Detaylı

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control Quality Planning and Control END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı 1 İstatistiksel Proses Kontrol Kontrol Kartları Kontrol

Detaylı

Sedona. Eğitim Kataloğu

Sedona. Eğitim Kataloğu Eğitim Kataloğu 1. Organizasyonel yapılanma Organizasyonel yapılanma kapsamında yer alan takım yapıları, yönetim anlayışı, yazılım süreçleri gibi kavramlar, yazılım projelerini başarıya taşıyan yapıtaşları

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

Detaylı

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

Bursa Yenileşim Ödülü Başvuru Raporu

Bursa Yenileşim Ödülü Başvuru Raporu 1- YENİLEŞİM YÖNETİMİ / LİDERLİK Liderler, yenilikçi bir kurum için gerekli olan ihtiyaçlar doğrultusunda; Yenileşim doğrultusunda vizyonu oluştururlar, Strateji ve politikaları tanımlarlar, Farkındalık

Detaylı

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma

Detaylı

2- VERİLERİN TOPLANMASI

2- VERİLERİN TOPLANMASI 2- VERİLERİN TOPLANMASI Bu bölümde yararlanılan kaynaklar: İşletme İstatistiğine Giriş (Prof. Dr. İsmail Hakkı Armutlulu) ve İşletme İstatistiğinin Temelleri (Bowerman, O Connell, Murphree, Orris Editör:

Detaylı

ALTI SİGMA VE BİR UYGULAMA. Six Sigma And An Application

ALTI SİGMA VE BİR UYGULAMA. Six Sigma And An Application Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yıl:21 Cilt:22-1 ALTI SİGMA VE BİR UYGULAMA Six Sigma And An Application Murat YİĞİT İstatistik Anabilim Dalı Sadullah SAKALLIOĞLU İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Bu çalışmanın

Detaylı

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız. .4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin

Detaylı

SPORDA STRATEJİK YÖNETİM

SPORDA STRATEJİK YÖNETİM SPORDA STRATEJİK YÖNETİM 8.Ders Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER 1 STRATEJİK YÖNETİM 2 STRATEJİ DEĞERLENDİRME VE KONTROL Stratejik yönetim sürecinin son evresi seçilen stratejinin değerlendirilmesi, değerlendirme

Detaylı

İHLAS EV ALETLERİ FABRİKASINDA YALIN ÜRETİM VE KAİZEN UYGULAMALARI

İHLAS EV ALETLERİ FABRİKASINDA YALIN ÜRETİM VE KAİZEN UYGULAMALARI İstanbul, 2012 İHLAS EV ALETLERİ FABRİKASINDA YALIN ÜRETİM VE KAİZEN UYGULAMALARI 14 yıldır farklı ülkelerde ve farklı sektörlerde birçok firmada Yalın Üretim ve Kaizen Uygulamaları yapmış bir uzman olarak,

Detaylı

KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE

KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE SUNUM PLANI 1. RİSK VE RİSK YÖNETİMİ: TANIMLAR 2. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ 3. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ DÖNÜŞÜM SÜRECİ

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Örnekleme Planlar ve Dağılımları Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İncelenen olayın ait olduğu anakütlenin bütünüyle dikkate alınması zaman, para, ekipman ve bunun gibi nedenlerden dolayı

Detaylı

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi DERS BİLGİ FORMU DERSİN ADI BÖLÜM PROGRAM DÖNEMİ DERSİN DİLİ DERS KATEGORİSİ ÖN ŞARTLAR SÜRE VE DAĞILIMI KREDİ DERSİN AMACI ÖĞRENME ÇIKTILARI VE YETERLİKLER DERSİN İÇERİĞİ VE DAĞILIMI (MODÜLLER VE HAFTALARA

Detaylı

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?

Detaylı

ISO 9001:2009 KALİTE YÖNETİM SİSTEMİ STANDARDININ AÇIKLAMASI

ISO 9001:2009 KALİTE YÖNETİM SİSTEMİ STANDARDININ AÇIKLAMASI 0. GİRİŞ ISO 9001:2009 KALİTE YÖNETİM SİSTEMİ STANDARDININ AÇIKLAMASI Dr. Mürsel ERDAL Sayfa 1 Kalite yönetim sisteminin benimsenmesi, kuruluşun stratejik bir kararı olmalıdır. Bir kuruluşun kalite yönetim

Detaylı

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler İÇERİK o Giriş ovaryansı Bilinen Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Hipotez Testler P-değerleri: II. Çeşit hata ve Örnekleme Büyüklüğü Seçimi Örnekleme Büyüklüğü

Detaylı

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU FREKANS DAĞILIMLARINI TANIMLAYICI ÖLÇÜLER Düzenlenmiş verilerin yorumlanması ve daha ileri düzeydeki işlemler için verilerin bütününe ait tanımlayıcı ve özetleyici ölçülere ihtiyaç

Detaylı

KİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ

KİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ KİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) KANTİTATİF ANALİZ (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ Bir numunedeki element veya bileşiğin bağıl miktarını belirlemek için yapılan analizlere denir. 1 ANALİTİK ANALİTİK

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme İstatistik ve Olasılığa Giriş Robert J. Beaver Barbara M. Beaver William Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver İstatistik ve Olasılığa Giriş Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014 ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014 HİPOTEZ TESTLERİ Pek çok problemde bazı parametrelere bağlı bir ifadeyi kabul yada red etmek için karar

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarikçi Seçme Kararları- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Satın Alma Bir ișletme, dıșarıdan alacağı malzeme ya da hizmetlerle ilgili olarak satın alma (tedarik) fonksiyonunda beș

Detaylı

KİŞİSEL "GÜÇ KİTABINIZ" Güçlenin!

KİŞİSEL GÜÇ KİTABINIZ Güçlenin! KİŞİSEL "GÜÇ KİTABINIZ" Güçlenin! Hangi alanlarda başarılıyım? Ne yapacağım? Okul hayatınız bittiğinde, önünüze gerçekleştirebileceğiniz çok sayıda fırsat çıkar. Kendi iş yerlerini açan insanların ne tür

Detaylı

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan 1 Ders Planı 1. Karar Problemleri i. Karar problemlerinin bileşenleri ii. Değerler, amaçlar, bağlam iii. Etki diagramları 2. Model Girdilerinde Belirsizlik

Detaylı

Temel Finans Matematiği ve Değerleme Yöntemleri Dönem Deneme Sınavı

Temel Finans Matematiği ve Değerleme Yöntemleri Dönem Deneme Sınavı 1. Aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur? A) Para-ağırlıklı getiri yöntemi oldukça kolay hesaplanabilen ve maliyetsiz bir yöntemdir. B) Portföy getirisini hesaplarken en doğru yöntem para-ağırlıklı getiri

Detaylı

Avrupalı liderler baskıcı, Türk liderler ise dostane

Avrupalı liderler baskıcı, Türk liderler ise dostane Avrupalı liderler baskıcı, Türk liderler ise dostane Dünyada yaşanan ekonomik kriz liderlik stillerinde de değişikliğe yol açtı. Hay Group'un liderlik stilleri üzerine yaptığı araştırmaya göre, özellikle

Detaylı

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu

Detaylı

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin

Detaylı

2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı

2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı 2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı sağlayan cihazların daha iyi, hızlı ve ucuz modellerle

Detaylı

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını

Detaylı

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ücret Sistemleri ve Verimlilik 13.12.

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ücret Sistemleri ve Verimlilik 13.12. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ücret Sistemleri ve Verimlilik 13.12.2011 2008470068-Osman Gökay ÖNOL 2008470105-Ezgi YENİSÖZ 2008470061-Fatmagül

Detaylı

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Kitle ve Örneklem Örneklem Dağılımı Nokta Tahmini Tahmin Edicilerin Özellikleri Kitle ortalaması için Aralık Tahmini Kitle Standart Sapması için Aralık

Detaylı

Tedarik Zinciri Performans Ölçümü

Tedarik Zinciri Performans Ölçümü Tedarik Zinciri Performans Ölçümü Arş.Gör. Duran GÜLER Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü Tedarik Zinciri Yönetim Etkinliğinin Artırılmasında Kullanılan Performans Ölçüleri 1. Maliyet

Detaylı

Doç. Dr. Osman KULAK Dr. Kulak, Stratejik Plan

Doç. Dr. Osman KULAK Dr. Kulak, Stratejik Plan Doç. Dr. Osman KULAK 1 Neden Geleceği Planlayalım Geleceği düşünmeyen üzülmeye yakındır Konfüçyüs 2 Yönetim Bir grup insanı belirlenmiş amaçlara doğru yönlendirerek, aralarındaki işbirliğini ve koordinasyonu

Detaylı

Altı Sigma Nedir? Uygulayan şirketlere çok belirgin finansal kazançlar sağlamıştır.

Altı Sigma Nedir? Uygulayan şirketlere çok belirgin finansal kazançlar sağlamıştır. ALTI SİGMA NEDİR? Altı Sigma Nedir? 1980 lerin ortasında Motorola tarafından, Japon kalite fikirleri ve kontrol sistemlerinin süreçlerde uygulanması için geliştirilmiştir. Mevcut problemleri çözmek, altı

Detaylı

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME

Detaylı

Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri Nedir? Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri Nedir? Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Ekonometri Nedir? ve Yöntembilimi Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Ders Planı ve Yöntembilimi 1 ve Yöntembilimi Sözcük Anlamı ile Ekonometri Ekonometri Sözcük anlamı ile ekonometri, ekonomik ölçüm

Detaylı

EN BEĞENİLENLER 70 CAPITAL 12 / _071_072_CP_12.indd 2 11/26/16 6:44 PM

EN BEĞENİLENLER 70 CAPITAL 12 / _071_072_CP_12.indd 2 11/26/16 6:44 PM EN BEĞENİLENLER 70 CAPITAL 12 / 2016 Türkiye nin En Beğenilen Şirketleri araştırmasının 16 ncısında dikkat çekici değişimler var. 2013, 2015 yıllarının lideri Koç Holding, liderlik koltuğuna iyice yerleşti.

Detaylı

de i im Kaizen Kamil BOLAT

de i im Kaizen Kamil BOLAT Kaizen Kamil BOLAT Kaizen İyiye doğru değişiklikleri Her gün daha iyi için yapılan küçük değişiklikleri Yavaş, küçük ama sürekli iyileştirmeleri Müşteri memnuniyetini arttırmaya yönelik, herkes tarafından,

Detaylı

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı Örnek: Verilen gruplanmış serinin standart sapmasını bulunuz? Sınıflar f i X X X m i f i. m i m i - (m i - ) f i.(m i - ) 0 den az 3 4 den az 7 4 6 dan az 4 6

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde

Detaylı

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki

Detaylı

KONAKLAMA IŞLETMELERİNDE STRATEJİK YÖNETİM. Pazarlama Yönetmeni ve Eğitmen

KONAKLAMA IŞLETMELERİNDE STRATEJİK YÖNETİM. Pazarlama Yönetmeni ve Eğitmen KONAKLAMA IŞLETMELERİNDE STRATEJİK YÖNETİM SEVGİ ÖÇVER Pazarlama Yönetmeni ve Eğitmen 1 Stratejik yönetim, uzun vadeli planlamalar ve kararlar ile konaklama isletmelerinin en üst düzeyde etkin ve verimli

Detaylı

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler

Detaylı

Genel Katılıma Açık Eğitimlerimiz Başlıyor!

Genel Katılıma Açık Eğitimlerimiz Başlıyor! Genel Katılıma Açık Eğitimlerimiz Başlıyor! Mavi Akademi, bünyesinde barındırdığı yetki belgeleri ve alanında uzman akademisyenler, sektör tecrübesine sahip baş denetçiler ve uzmanlardan oluşan kadrosuyla

Detaylı

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder. Yayılma Ölçütleri Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder. Bir başka ifade ile, bir veri setinin,

Detaylı

A t a b e y M e s l e k Y ü k s e k O k u l u İstatistik Sunum 4 Öğr.Gör. Şükrü L/O/G/O KAYA www.sukrukaya.org www.themegallery.com 1 Yer Ölçüleri Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını

Detaylı

İÇ TETKİKÇİ DEĞERLENDİRME SINAVI

İÇ TETKİKÇİ DEĞERLENDİRME SINAVI 13.07.2018 ISO 9001:2015 İÇ TETKİKÇİ DEĞERLENDİRME SINAVI Soru Sayısı: 33 Süre: 40 Dakika Ad SOYAD: Bölüm: ADL Danışmanlık ve Eğitim Hizmetleri OĞUZ ÖZTÜRK Soru-1) Aşağıdakilerden hangisi ISO 9001:2015

Detaylı

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi Giriş Modeller Uygulamalar Risk analizi Olası Analiz Simülasyon Yöntemi Envanter Simülasyonu Bekleme Hatları Avantajlar ve dezavantajlar Referanslar SUNUM

Detaylı

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.

Detaylı

Orijinal OSSBERGER Türbin

Orijinal OSSBERGER Türbin Orijinal OSSBERGER Türbin Kendinizi boşa akan giden sudan elektrik üretmeye mi adadınız? Çevre dostu, yenilenebilir, doğal bir kaynaktan enerji elde ederek kullanmak mı istiyorsunuz? Bizim işimiz yüzyıldır

Detaylı

ISBN

ISBN Bu kitapta verilen örnek ve öykülerde ve kitabın metnindeki açıklamalarda sağlık, hukuk, yatırım gibi çeşitli alanlardan uzmanlık bilgilerine yer verilmiştir. Bu uzmanlık bilgileri sadece kitabın konusuyla

Detaylı

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 9 VARYANS ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi

Detaylı

Bir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır.

Bir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır. KALİTE KONTROL Kalite: Bir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır. Kontrol: Mevcut sonuçlarla hedefleri ve amaçları kıyaslama

Detaylı

ÜNİVERSİTEMİZDE YÜRÜTÜLEN TS EN ISO 50001:2011 (ENERJİ YÖNETİM SİSTEMİ) ÇALIŞMALARI KAPSAMINDA SIKÇA SORULAN SORULAR VE CEVAPLARI

ÜNİVERSİTEMİZDE YÜRÜTÜLEN TS EN ISO 50001:2011 (ENERJİ YÖNETİM SİSTEMİ) ÇALIŞMALARI KAPSAMINDA SIKÇA SORULAN SORULAR VE CEVAPLARI 1 ÜNİVERSİTEMİZDE YÜRÜTÜLEN TS EN ISO 50001:2011 (ENERJİ YÖNETİM SİSTEMİ) ÇALIŞMALARI KAPSAMINDA SIKÇA SORULAN SORULAR VE CEVAPLARI AÇIKLAMA: 22-24 Aralık 2015 tarihleri arasında üç gün, TSE tarafından

Detaylı

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR 1- İlaçla tedavi edilen 7 hastanın ortalama iyileşme süresi 22.6 gün ve standart sapması.360 gündür. Ameliyatla tedavi edilen 9 hasta için

Detaylı

Tüm Kurumsal İşlerinizde Profesyonel Çözümler

Tüm Kurumsal İşlerinizde Profesyonel Çözümler Tüm Kurumsal İşlerinizde Profesyonel Çözümler www.faktorgrup.com İşlerinizde Profesyonel Çözümler Değerli yöneticiler, Bildiğiniz gibi, içinde yaşadığımız yüzyılda modern işletmecilik kavramı beraberinde

Detaylı

KURUM İMAJININ OLUŞUMUNDA KALİTE FAKTÖRÜ

KURUM İMAJININ OLUŞUMUNDA KALİTE FAKTÖRÜ Ünite 11 KURUM İMAJININ OLUŞUMUNDA Öğr. Gör. Şadiye Nur GÜLEÇ Bu ünitede, sponsorluk konusu işlenecektir. Uzun dönemde, kurum imajını etkileyen en önemli unsurlardan bir ürün kalitesi dir. Kalite, bir

Detaylı